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                <h2>四项费用数智化监控分析模型说明书</h2>
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            一、建设目标<br /><br />
            （一）模型开发涉及的行业领域<br /><br />
            中国石油天然气股份有限公司是国有重要骨干企业和全球主要的油气生产商和供应商之一，作为国家能源的支柱，在保障国家能源安全、推动全球油气勘探开发及市场供应中发挥关键作用，具有重要的国际影响力。其中，费用合规使用直接关系企业经营结算真实性和高质量发展进程，也是纪检工作重点监督领域，更是防范“四风”问题的关键环节。<br /><br />
            四项费用数智化监控分析模型主要聚焦差旅费、会议费、业务招待费、职工教育费中管理风险。公司针对其管理流程涉及部门多、核销使用涉及人员面广等特点，探索将大数据技术与监督管理深度融合，主动寻求监督管理方式的破壁转型，积极研发模型单机版，具有安全性高、推广性强等特点，可广泛应用于中石油内部所有企业。<br /><br />
            （二）模型解决的监督执纪难点和痛点<br /><br />
            一是“四项费用”领域问题屡查屡犯。费用使用作为违反中央八项规定精神监督检查重点难点，因其直接与金钱挂钩，极易成为“四风”问题滋生的温床。从近年查处案例来看，四项费用问题占比居高不下，其中，在差旅费方面表现为虚开住宿费、超标准报销补助等，在会议费方面表现为虚列参会人员、超预算列支等，在业务招待费方面表现为超标准接待、超人数接待等，在职工教育费方面表现为超标准报销交通补助、虚列参培人员等，暴露出部分单位在制度执行、费用审批、核算和监管环节存在漏洞和监管盲区。<br /><br />
            二是现有监督手段不能满足大数据时代高质量发展的紧迫需求。今年集团公司建设大集中ERP项目后，面对更加繁杂、庞大财务数据，现有的监督方式已不能满足新时代高质量发展的紧迫需求，人工成本效率低下、监督效果打折扣等问题日益突显。同时，各类监督管理主体“各自为战”、检查发现问题缺乏互通共享，监督随意性较大、监督力度与深度不够。<br /><br />
            三是基层监督力量薄弱、能力参差不齐。公司组织体系优化后，部分基层单位纪检专业人才储备不足，除1个基层单位设有专职纪检机构外，其余均与党群合署办公，监督力量严重不足。随着Deepseek、人工智能在各个行业的推广应用，大部分纪检工作仍依赖线下流转、需要人为主观分析判断，数智化监督模式转型较慢，严重制约了企业监督职能的有效发挥，制约了企业管理水平的提升，难以满足企业高质量发展的需要。<br /><br />
            （三）模型预期目标及效果<br /><br />
            模型以服务管理决策、强化高效监督为目标，构建风险全面预警的监督运行体系。依托财务共享平台、数据仓库等信息系统，联通四项费用关键数据信息，嵌入智能筛查规则，赋予数据批量导入分析、关键阈值个性化设置、疑点线索一键快速生成等功能，通过对全量数据的多维度对比分析，定制化归集各单位监督数据，快速发现业务风险，利用Python编程语言等大数据分析技术，搭建了差旅费、会议费、业务招待费、职工教育费四类20个问题查证分析子模型，实现用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新的数字化监督工作机制，全面提升监督覆盖面与工作质效。<br /><br />
            模型突出“早、小、快、准”四个特点靠前监督，广泛应用于日常监督、党委巡察、执纪审查等领域，在监督工作质效、发现问题准度、为基层减负等方面发挥了较好的作用。一是提升工作效率，利用大数据技术打破业务系统壁垒，将纪检工作的“经验判断”转化为“智能分析”，变传统“人工抽查”为“全面覆盖”的智慧监督，全面提升监督检查精准度。二是服务基层减负，积极在两级纪检机构推广应用，减少人工筛查工作量，大幅降低资源投入和各项成本，实现从“人在看”到“云在算”的转变。三是提升执纪审查、党委巡察质效，快速准确锁定疑似问题点，可针对新型腐败和隐形腐败等不易察觉的异常风险点或问题进行深入挖掘，破解执纪审查手段不足、信息不对称等难点问题，大幅缩短证据整理、线索研判时间。四是推动模式转型升级，依托大数据分析技术，重构问题发现机制，运用算法模型自动筛查异常交易、利益输送等风险点，使问题线索发现从“被动接收”转向“主动捕捉”，推动监督执纪模式从“人力密集型”向“技术密集型”升级，为新时代纪检工作提供强有力的科技支撑。<br /><br />
            二、建设思路<br /><br />
            （一）数据来源情况<br /><br />
            为保证数据源的全面性和准确性，本模型以财务共享平台中《费用报销查询》《发票池查询》《业务招待费明细表》《差旅费票据信息》等表格为依托，配合数据仓库、员工请销假系统以及《节假日明细表》《行政区划代码》《主办会议基本信息模板表》《会议标准信息表》等自建表格数据支撑，利用Python编程语言等大数据分析技术，实现对各类结构化和非结构化数据的抓取分析。<br /><br />
            （二）模型设计逻辑<br /><br />
            1. 标准限额内虚开住宿费模型<br /><br />
            模型重点关注在住宿标准限额内多开住宿费，看似报销不超标，但多报、虚报住宿费的问题。通过以出差目的地、年度分组，计算同一城市、同一年度、同一酒店的住宿费均值，以此为标准比较每笔住宿费与均值的偏差率，并将偏差率设定为六档，重点关注石油商旅平台外报销的住宿单据中，偏差率较大的报销单，核实是否存在虚开住宿费的问题。<br /><br />
            2. 住宿天数为偶数但住宿费为奇数模型<br /><br />
            模型重点关注是否存在多开、虚报住宿费的问题。通过关联《差旅费票据信息》与《差旅报销行程明细》，将发票金额、住宿天数按照奇数和偶数分类，筛选住宿天数为偶数、住宿发票金额为奇数的报销单，核实是否存在多开、虚报住宿费的情况。<br /><br />
            3. 超标准全额报销高铁动车费模型<br /><br />
            模型重点关注超标准乘坐高铁动车，是否全额报销车费的问题。通过关联《差旅报销行程明细》与《差旅费城市间交通费》，将报销人员职级与乘车标准关联，再与实际乘车类型对比，筛选出超标准乘车的报销单。同时根据所有历史报销单据，建立“起始地”与“目的地”二等座票价字典，将超标乘车报销的车票金额与二等座票价对比，筛选出超标准核销费用的疑点线索。<br /><br />
            4. 超标准乘坐交通工具模型<br /><br />
            模型重点关注超标准乘坐交通工具的问题。通过关联《差旅报销行程明细》与《差旅费城市间交通费》，将报销人员职级与乘坐交通工具标准关联，再与实际乘坐交通工具对比，筛选出超标准乘坐交通工具的报销单。<br /><br />
            5. 乘坐飞机经济舱审批是否合规模型<br /><br />
            模型重点关注二级及以下员工乘坐飞机是否经过审批的问题。通过调取《差旅费城市间交通费》相关信息，将报销人员职级与乘坐交通工具关联，对比筛选出二级及以下员工乘坐飞机经济舱的报销单，进一步核实其出差申请是否经过单位领导审批。<br /><br />
            6. 报销在途期间外交通补助模型<br /><br />
            模型重点关注员工参加会议、培训、未带车出差仅能报销在途期间交通补助，却多报交通补助的问题。通过关联《差旅费出差补助》和《商旅申请单据》信息，通过“出差目的名称”字段筛选出差事由为出差、会议、培训、实习的报销单，以同一员工编号唯一标识，加总计算交通补助费用及报销天数，筛选出报销天数大于在途天数的疑点线索。<br /><br />
            7. 自带车出差却报销交通补助模型<br /><br />
            模型重点关注员工自带车出差，却报销领取交通补助的问题。根据《差旅报销行程明细》中的出发地与目的地，梳理每个报销单据中每名员工出差行程闭环；再根据交通工具类型，统计筛选出差全程交通工具为自带车的报销单；再与《差旅费出差补助》的补助金额关联对比，筛选出全程自带车，交通补助缺大于零的报销单。<br /><br />
            8. 超天数报销交通补助模型<br /><br />
            模型重点关注乘坐多种交通工具出差，报销交通补助的总天数多于非自带车天数的问题。通过《差旅报销行程明细》中的出差起止时间计算员工出差总天数，再通过交通工具类型计算自带车的天数，相减得到可报销交通补助天数；再与《差旅费出差补助》中的交通补助天数对比分析，筛选出存在问题的疑点线索。<br /><br />
            9. 超标准报销住宿费模型<br /><br />
            模型重点关注是否存在住宿费超标准报销、共享平台数据录入不规范的问题。首先剔除石油商旅订单，再利用住宿发票的总价和天数计算单日住宿费金额，将人员职级、住宿地点关联差旅费管理办法的住宿标准并进行对比分析，筛查是否存在超标准报销住宿费的疑点线索。<br /><br />
            10. 出差日期重叠重复报销模型<br /><br />
            模型重点关注是否存在出差日期重叠、重复报销差旅补助的问题。利用差旅费行程明细，以员工编号分组，计算每笔报销行程的出发日期和返回日期，以及下一个报销行程的出发日期与返回日期，计算比较两次行程是否存在日期重叠。再与报销的伙食补助与交通补助关联，筛查行程重叠期间是否存在重复报销补助的疑点线索。<br /><br />
            11. 节假日出差模型<br /><br />
            模型重点关注出差期间（不含往返时间）为节假日的情况，核实其出差行程真实性，防范员工利用节假日之机个人旅游的问题。通过关联《差旅报销行程明细》与自行导入的《节假日数据表》，判断出差期间是否在法定节假日内，进一步核实出差的真实性。为提高线索核查效率，按目的地名称设置三级审查优先级，其中，一线城市、其他直辖市、省会、经济特区、沿海城市为一级、其他旅游城市为二级、其余为三级。<br /><br />
            12. 出差变更目的地不合理模型<br /><br />
            模型重点关注员工出差行程是否变更目的地、防范其变更行程借机旅游的行为。利用差旅费票据信息与差旅报销行程明细、校验同一报销单号下住宿费发票的开具城市与差旅报销申请表中所申请的目的地城市是否一致，若不一致即为疑点线索。同时，对比目的地的出发日期和发票开票日期，若开票日期早于出发日期也为疑点线索。<br /><br />
            13. 超标准报销伙食补助模型<br /><br />
            模型重点关注员工出差超标准报销伙食补助的问题。利用《差旅报销行程明细(商旅)》《差旅费出差补助》，梳理每个报销行程的出发地与到达地闭环，确定出差目的地、补助天数及补助标准，再将伙食补助金额与补助标准进行对比分析，关注伙食补助金额超标准的疑点线索。<br /><br />
            14. 超天数报销伙食补助模型<br /><br />
            模型重点关注报销伙食补助天数大于出差天数、或报销在途期间伙食补助天数超过2天的问题。利用《差旅报销行程明细(商旅)》与《差旅费出差补助》，分析不同出差形式的报销天数，对于出差全程报销的单据，通过出差起止日期计算出差总天数，关联对比伙食补助天数，发现超天数报销的单据；对于仅能报销在途期间伙食补助的单据，通过对比在途天数与与伙食补助天数，发现伙食补助天数超标准的疑点线索。<br /><br />
            15. 一张发票多次报销模型<br /><br />
            模型重点关注是否存在利用一张住宿发票多次报销的问题。利用报销住宿发票、以发票编号为组、计算发票编号出现的报销单数量，筛查是否存在一张发票多次报销的疑点线索。<br /><br />
            16. 节假日、周末发生招待模型<br /><br />
            模型重点关注节假日以及周末发生业务招待费的问题。利用费用报销票据信息表，获取各单位报销业务招待费的报销事由及发票号码等明细数据，为保障招待数据的完整性，通过自建业务招待费信息模板，让被检查单位根据报销事由及发票号码添加实际招待日期。将收集后的数据导入模型，模型自动批量快速对比实际招待日期与节假日、周末日期，筛查出疑点线索。<br /><br />
            17. 虚开业务招待发票模型<br /><br />
            模型重点关注同一单位、同一酒店、同一天开具多张餐饮发票，以及同一单位、同一天多次在同一酒店就餐的情况，核查集中开票结账餐费或虚开发票、虚假招待的问题。利用费用报销票据信息。以同一单位、酒店和开票日期关联为一组，计算业务招待餐费发票的数量，筛查发票数量大于1的疑点线索。同时，将同一单位、酒店和招待日期关联为一组，计算招待就餐次数，筛查就餐的次数大于2的疑点线索。同时，为保证模型的精准度、过滤销方单位为内部单位的情况、并根据销方单位是否为酒店、发票金额是否因税务局要求而拆分开具设置了审查优先级、进而审查被审计单位集中开票结账餐费或虚开发票等问题。<br /><br />
            18. 单一销方单位连号模型<br /><br />
            模型重点关注同一销方单位为购方单位开具的餐费发票连号的情况，防范是否存在开票不合规、虚假招待等问题。利用费用报销票据信息，计算同一销方单位同一购方单位开具业务招待餐费发票号的数量差，并判断发票是否连号及连号个数，重点关注连号个数较多的疑点线索。<br /><br />
            19. 公司管辖范围外发生业务招待费模型<br /><br />
            模型重点关注公司管辖范围外发生业务招待费的问题。通过建立《二级单位所在地城市》及《行政区划代码》，根据《业务招待费明细表》中发票销方单位纳税人识别号中代码、确定发票城市所在地点、发票城市，与二级单位常住地所在城市比对分析，筛查业务招待地点超出单位所在城市的疑点线索。<br /><br />
            20.主办会议超标模型<br /><br />
            模型重点关注主办会议人数、费用、天数超出制度规定标准的问题。利用报销的主办会议数据，获取各单位主办会议的天数、人员、费用情况。通过上传模板数据、与根据会议管理程序中规定的各类会议的天数、工作人员占比、会议费用标准对比、计算是否存在超标主办会议的疑点线索。<br /><br />
            （三）技术运用情况<br /><br />
            1. 前端交互层：轻量化Web技术栈<br />
            &nbsp;（1）技术组合：HTML（页面结构）、CSS（视觉样式）、jQuery（动态交互）。<br />
            &nbsp;（2）技术优势：<br />
            &nbsp;&nbsp;①低门槛高兼容性：采用久经验证的Web技术，无需额外浏览器插件或环境依赖，在任意设备上开箱即用。<br />
            &nbsp;&nbsp;②敏捷开发：基于jQuery（动态交互）的DOM操作（操控页面内容）和Ajax请求（后台传数据）简化了前后端数据交互逻辑，显著提升页面响应速度与开发效率。<br />
            &nbsp;&nbsp;③用户友好：采用直观的界面元素降低业务人员操作门槛，支持快速上手。<br />
            2. 展示层：Python驱动的桌面化封装<br />
            &nbsp;（1）技术组合：Flask（Web框架）+PyInstaller（打包工具）→生成exe桌面应用。<br />
            &nbsp;（2）技术优势：<br />
            &nbsp;&nbsp;①跨形态部署能力：核心业务逻辑通过Flask（Web框架）实现Web服务，保留Web应用的灵活性与可扩展性。通过PyInstaller打包为独立exe文件，消除用户安装Python环境的繁琐步骤，实现“双击即用”的离线桌面体验。<br />
            &nbsp;&nbsp;②资源集约：Flask轻量化内核（微框架）确保打包后程序体积小、启动快，适合配置普通的办公电脑。<br />
            3. 业务逻辑层：模块化功能设计<br />
            &nbsp;（1）核心模块：模型展示/计算/配置、阈值管理、数据导出。<br />
            &nbsp;（2）技术优势：<br />
            &nbsp;&nbsp;①高内聚低耦合：以业务场景（如模型计算、导出）为单位封装功能模块，便于功能扩展或调整（例如新增计算算法或导出格式）。<br />
            &nbsp;&nbsp;②流程自动化：阈值设置等参数直接驱动业务规则执行，减少人工干预环节，提升计算准确性。<br />
            4. 数据处理层：Python生态高效协同<br />
            &nbsp;（1）技术组合：Python+Pandas（数据分析）+OpenPyXL（Excel交互）<br />
            &nbsp;（2）技术优势：<br />
            &nbsp;&nbsp;①数据高效处理：Pandas（数据分析）提供类SQL的数据筛选、聚合能力，可快速处理万级行数据。OpenPyXL（Excel交互）原生支持xlsx格式读写，避免格式转换导致的兼容性问题（如公式、图表保留）。<br />
            &nbsp;&nbsp;②无缝衔接办公流程：直接读写本地Excel文件，符合用户现有数据管理习惯，支持“修改文件→重新加载”的敏捷协作模式。<br />
            5. 数据存储层：轻量化文件管理<br />
            &nbsp;（1）技术组合：Excel文件+本地文件系统<br />
            &nbsp;（2）技术优势：<br />
            &nbsp;&nbsp;①零运维成本：无需部署数据库服务，节省硬件与维护资源；<br />
            &nbsp;&nbsp;②数据可移植性：用户可通过U盘复制Excel文件实现数据迁移，适配离线操作与多设备协作场景。<br />
            6. 运行环境层：聚焦Windows优化<br />
            针对目标用户办公场景普遍使用Windows的现状做出适配优化：<br />
            &nbsp;（1）深度系统集成：打包好的exe文件可创建桌面快捷方式，双击直接启动，操作方式和日常软件无异，无需额外学习。<br />
            &nbsp;（2）性能优化：针对Windows系统深度优化，程序启动响应和数据处理速度更快。<br />
            三、建设过程<br />
            （一）建模工作开展情况<br />
            从集结启航、数据整合、模型构建、制度优化四个方面，系统推进费用比对分析模型建设，截至目前已建立包含标准限额内虚开住宿费、超标准乘坐交通工具、虚开业务招待发票等四类 20个模型，取得阶段性成效。<br />
            1.集结起航：精心选题立项<br />
            参赛团队以实战经验丰富的专业人才为支撑，聚焦日常监督重点难点，参考历年监督检查、党委巡察、执纪审查关注的风险点，深入剖析共性特点，提炼数据化特征，结合共享平台、请销假系统现有数据，选择以“大数据”为锐器，对招待费、会议费、差旅费、职工教育费四项费用管理风险进行深度挖掘。<br />
            2. 数据整合：夯实分析基础<br />
            聚焦费用监管核心需求，全面梳理财务、审计、报销等数据来源，建立标准化数据库，整合历史费用数据、单位参考标准、政策法规及规章制度三类关键信息，实现平台间数据互通，消除信息孤岛，确保数据真实、完整、可比。同时，运用数据清洗技术，剔除异常值，解决“数据孤岛”问题，为精准分析提供支撑。<br />
            3. 模型构建：科学设计算法<br />
            采用“横向比对+纵向趋势+动态阈值”的多维分析方法，构建智能化分析模型。横向比对聚焦同区域、同类型单位费用差异；纵向分析追踪本单位历史数据波动规律；动态阈值结合各单位实际个性化设置阈值预警标准及疑点线索核查优先级。例如，对公务接待费设置“高频次接待”等监测指标，变更目的地借机旅游设置旅游城市优先级等，确保模型既符合规定要求，又避免机械误判。<br />
            4. 制度优化：形成长效机制<br />
            以模型输出结果为导向，完善费用管理制度。针对高频风险点，督促业务部门针对发现的问题，修订完善《差旅费管理程序》《业务招待管理程序》。针对数据盲区，建立跨部门数据共享机制，确保财务、审计、纪检信息同步更新。同时，开展“模型+案例”培训，提升全员合规意识，推动监督关口前移。<br />
            （二）跨部门、跨领域数据共享共用情况<br />
            本模型为单机版工具，能把财务共享、石油商旅、请销假系统等分散在不同平台的多源异构数据统一整合，通过智能算法自动清洗、对齐关键字段，实现跨系统业务穿透式关联检索。工具可在不联网的环境下安装使用，可自动识别并适配不同来源的数据结构，仅通过个性化阈值调整，即可适配各单位监督检查实际，大幅降低多系统数据整合成本与适配门槛。<br />
            四、应用效果<br />
            （一）验证过程及取得成果<br />
            1. 实际验证过程<br />
            自2024年初步建立模型以来，公司依托日常监督、党委巡察、纠“四风”专项监督检查等，通过单位自查和纪委抽查相结合的方式，在19个单位进行了5轮验证。尤其是2025年集团公司开展建模比赛后，公司全方位加快模型验证速度，抽调财务、纪检等业务人员组建“四项费用”专项检查组，集中对7个单位开展验证监督。一是被检查单位自行梳理核查，纪委办公室将模型筛选的疑似问题导出后，汇总《疑点核实清单》，下发至各基层单位纪检机构自行梳理、校正数据，备注问题产生原因及金额。二是公司纪委现场核查核验，抽调财务、纪检等专业人员组建专项监督检查组，针对疑似问题较多单位开展现场核验，填写《模型应用情况统计表》，标注出模型筛选错误项及原因。三是持续优化模型，结合项目项目实践完善建模思路，经过三轮验证后，优化了5个模型，全面提升了模型查证问题的精准度，有效提升监督检查的工作质效。<br />
            2.取得成果<br />
            通过建立比对分析模型，实现对四项费用的远程全链条精准监督和风险防控，强化“智能预警-精准核查-制度纠偏”闭环管理，助力费用监管向数智化、高效化迈进。共发现个别单位存在超标准乘坐交通工具、超人数陪餐未履行审批报备程序、超标准领取伙食补助等问题30余个，下发整改通知单7个，移交问题线索2个。（数据加大）<br />
            （二）实战效果评估<br />
            自2024年探索大数据为纪检工作赋能以来，初步搭建了四项费用监督模型，并持续加以完善，有效解决了现有监督管理工作中日益凸显的弊端，从管理效益、提质增效、经济效益三个层面显著提升了企业经营管理水平。<br />
            &nbsp;1. 管理效益方面，通过精准数据支持、嵌入标准化模块、设定关键性指标等方式，盘活纪检内部区块数据与外部系统数据资产，打破“信息孤岛”状态，以达到对重点领域、重点事项的贯通监督，传递监督监管压力，倒逼部门和单位主动作为，有效调动经营管理部门履行监管责任的主观能动性，同向发力、融合创新的监督格局日趋完善。<br />
            &nbsp;2. 提质增效方面。构建以“清单化数据化”为框架的动态监督模型，将“业务—数据—管控”形成有效的整合与融通，监督由“大海捞针”向“按图索骥”转变，问题发现和处理更加迅速和高效，对外发出“两书一函”、移交信访事项、问题线索数量同比大幅增长，协助职能部门把关问题核查、责任人处理准确率达到100%，实现监督方式破壁转型、质量效益双提升。<br />
            &nbsp;3. 经济效益方面，根据年度各单位数据分析结果，针对性选择被监督单位开展专项监督、规范化开展党内巡察和日常监督，有效减少了传统监督模式下的人力、物力成本，挽回或避免因违纪违规现象而导致的直接或间接经济损失，经过一年多的运行，已取得经济效益591.57万元，其中，因预警筛查相关问题挽回经济损失431.95万元、针对性开展专项监督、规范化开展党内巡察和日常监督避免经济损失159.62万元。<br />
            （三）作品亮点介绍<br />
            亮点一：采用单机版运行，安全性高、推广性强。通过数据批量导入、疑点在线分析、结果批量导出的方式，将模型逻辑嵌入程序底层，前端设计“住宿标准”“参会人员标准”等阈值界面，用户可根据实际灵活调整，既可用于日常监督检查过程中对业务招待费、会议费、差旅费、职工教育费四项费用的查证分析，也适用于党委巡察、执纪审查工作中对违反中央八项规定精神和“四风”等方面问题的核查分析。<br />
            亮点二：整合全链条数据库资源，监督覆盖面更广。模型对四项费用的审批、核销等重点环节开展全方位体检，有效解决了以往监督覆盖面小、发现问题单一的痛点，监督视角更为立体、全面。利用敏捷BI仪表盘展现成果，助力纪检人员实时、直观、高效地了解各单位费用使用情况，快速研判分管，靶向锁定重点和疑点。<br />
            亮点三：实时采集、整合多系统数据，动态监管更及时。创新性地运用大数据技术构建了智能化监督检查体系，为费用风险防控提供了全方位的技术支撑。通过搭建分布式数据采集平台，实现了对业务系统、财务系统、请销假系统等多源异构数据的实时采集与整合，形成了覆盖全业务流程的数据仓库，能够快速识别异常交易、虚列费用等传统风险点，强化动态管理能力。<br />
            五、补充说明
无
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